这实际上是由这个问题的其他答案推导出来的。

以下是我的看法:

import sys

# for current func name, specify 0 or no argument.
# for name of caller of current func, specify 1.
# for name of caller of caller of current func, specify 2. etc.
currentFuncName = lambda n=0: sys._getframe(n + 1).f_code.co_name


def testFunction():
    print "You are in function:", currentFuncName()
    print "This function's caller was:", currentFuncName(1)    


def invokeTest():
    testFunction()


invokeTest()

# end of file

与使用inspect.stack()相比，这个版本可能的优势是它应该快数千倍[参见Alex Melihoff关于使用sys._getframe()与使用inspect.stack()的文章和计时]。

这是一个经得起考验的方法。

将@CamHart和@Yuval的建议与@RoshOxymoron接受的答案结合起来，可以避免:

_hidden和潜在弃用的方法 在堆栈中建立索引(可以在未来的python中重新排序)

所以我认为这对未来的python版本(在2.7.3和3.3.2测试)很有帮助:

from __future__ import print_function
import inspect

def bar():
    print("my name is '{}'".format(inspect.currentframe().f_code.co_name))

更新:在3.7.10,3.8.10和3.9.5测试

我喜欢使用装饰器的想法，但我更喜欢避免触及函数参数。因此，我提供了另一种选择:

import functools

def withname(f):
    @functools.wraps(f)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        global __name
        __saved_name = globals().get("__name")
        __name = f.__name__
        ret = f(*args, **kwargs)
        __name = __saved_name
        return ret
    return wrapper

@withname
def f():
    print(f"in f: __name=={__name}")
    g()
    print(f"back in f: __name=={__name}")

@withname
def g():
    print(f"in g: __name=={__name}")

由于__name是一个全局变量，所以在调用函数时需要保存和恢复__name。调用上面的f()会产生:

in f: __name==f
in g: __name==g
back in f: __name==f

不幸的是，如果我们不改变函数参数，就没有全局变量的替代品。引用一个不是在函数上下文中创建的变量，将生成寻找全局变量的代码:

>>> def f(): print(__function__)
>>> from dis import dis
>>> dis(f)
  1           0 LOAD_GLOBAL              0 (print)
              2 LOAD_GLOBAL              1 (__function__)
              4 CALL_FUNCTION            1
              6 POP_TOP
              8 LOAD_CONST               0 (None)
             10 RETURN_VALUE

这很容易用装饰器完成。

>>> from functools import wraps

>>> def named(func):
...     @wraps(func)
...     def _(*args, **kwargs):
...         return func(func.__name__, *args, **kwargs)
...     return _
... 

>>> @named
... def my_func(name, something_else):
...     return name, something_else
... 

>>> my_func('hello, world')
('my_func', 'hello, world')

我用自己的方法在多重继承场景中安全地调用super(我把所有代码都放在这里)

def safe_super(_class, _inst):
    """safe super call"""
    try:
        return getattr(super(_class, _inst), _inst.__fname__)
    except:
        return (lambda *x,**kx: None)


def with_name(function):
    def wrap(self, *args, **kwargs):
        self.__fname__ = function.__name__
        return function(self, *args, **kwargs)
return wrap

示例用法:

class A(object):

    def __init__():
        super(A, self).__init__()

    @with_name
    def test(self):
        print 'called from A\n'
        safe_super(A, self)()

class B(object):

    def __init__():
        super(B, self).__init__()

    @with_name
    def test(self):
        print 'called from B\n'
        safe_super(B, self)()

class C(A, B):

    def __init__():
        super(C, self).__init__()

    @with_name
    def test(self):
        print 'called from C\n'
        safe_super(C, self)()

测试:

a = C()
a.test()

输出:

called from C
called from A
called from B

在每个@with_name修饰的方法中，您可以访问self。__fname__作为当前函数名。

我最近尝试使用上面的答案从该函数的上下文中访问函数的文档字符串，但由于上面的问题只返回名称字符串，因此不起作用。

幸运的是，我找到了一个简单的解决办法。如果像我一样，想要引用函数，而不是简单地获取表示名称的字符串，那么可以对函数名称的字符串应用eval()。

import sys
def foo():
    """foo docstring"""
    print(eval(sys._getframe().f_code.co_name).__doc__)